WO2017190556A1 - 基于序列的信道估计方法及装置 - Google Patents
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- H04L25/00—Baseband systems
- H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
Definitions
- N R receive antennas root full channel estimation result is the N R ⁇ N T channel estimation result.
- the T m may be greater than or equal to 72ns, to meet the demand for large delay of greater than or equal to 72ns.
- it is not limited to this, and it can also support the demand for hourly delay.
- the transmitting end generates N T channel estimation training sequence packet may be: sending end using the sequence matrix line as a channel estimation training sequence, and thus the transmitting side is estimated training sequence according to the N T channels, generating the N T Channel estimation training sequence packets.
- Each of said signal estimate the training sequence which may be elements of a line, in particular, N T channel estimation training sequence are not the same, respectively, the above sequence of elements in the matrix N T different rows.
- a row is selected from the sequence matrix as a channel estimation training sequence, and a channel estimation training sequence packet is generated by adding a 256-bit sequence prefix portion and a 256-bit sequence suffix portion, and is transmitted by one transmitting antenna.
- the channel estimation training sequence zero correlation zone length Z, loop suffix length N p is:
- a row is selected from the sequence matrix as a channel estimation training sequence, and a channel estimation training sequence packet is generated by adding a 512-bit sequence prefix portion and a 512-bit sequence suffix portion, and is transmitted by one transmitting antenna.
- the above-described integrated unit implemented in the form of a software functional unit can be stored in a computer readable storage medium.
- the above software functional unit is stored in a storage medium and includes instructions for causing a computer device (which may be a personal computer, a server, or a network device, etc.) or a processor (English: processor) to perform the embodiments of the present invention. Part of the steps of the method.
- the foregoing storage medium includes: a U disk, a mobile hard disk, a read only memory (English: Read-Only Memory, abbreviated as: ROM), a random access memory (English: Random Access Memory, abbreviated as: RAM), a magnetic disk or an optical disk, and the like.
- ROM Read-Only Memory
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Abstract
本发明实施例提供一种基于序列的信道估计方法及装置,该方法包括:发送端生成NT个信道估计训练序列包,其中,每个所述信道估计训练序列包包括:信道估计序列、序列前缀部分和序列后缀部分,每个所述信道估计训练序列的长度为NCE,NCE=2MZ,Z见公式(I),Z为信道估计训练序列零相关旁瓣长度,M为具有零相关旁瓣长度为Z的序列个数,Tm为待估计信道最大时延扩展,Rs为符号速率,M≥NT,NT为大于1的正整数;发送端的NT根发送天线向接收端发送所述NT个信道估计训练序列包,其中,每根所述发送天线发送一个对应的信道估计训练序列包。实现了信道估计训练序列的长度只要满足上述条件即可,不再受到时延扩展的限制,也不受天线数量和信道数量的限制。
Description
本申请要求于2016年9月7日提交中国专利局、申请号为CN201610812316.X、发明名称为“基于序列的信道估计方法及装置”的CN专利申请的优先权,本申请还要求于2016年5月5日提交中国专利局、申请号为CN201610293726.8、发明名称为“基于序列的信道估计方法及装置”的CN专利申请的优先权,其全部内容通过引用结合在本申请中。
本发明涉及无线通信技术,尤其涉及一种基于序列的信道估计方法及装置。
目前信道估计技术中,主要采用基于训练序列的信道估计。在长期演进(Long Term Evolution,简称LTE)的802.11ad标准中,为简化单输入单输出(Single Input Single Output,简称SISO)信道的估计复杂度,使用了基于格雷(Golay)互补序列的信道估计方案,即利用Golay互补序列良好的自相关互补特性,通过简单的相关运算即可估计出信道。
具体地,现有的IEEE 802.11ad标准中,信道估计训练序列由8个长度为128的Golay互补序列与其前后放置的循环前缀和循环后缀组成,以满足72ns时延扩展范围内多径信道估计要求。
但是,为了避免符号见干扰对信道估计的不利影响,信道估计训练序列中前、后缀符号的长度要大于或等于信道最大时延扩展,而采用现有IEEE 802.11ad标准中的方案,循环前、后缀符号的长度128,仅可以满足72纳秒(ns)(128*0.57ns=72ns,其中,0.57是单载波码片传输时间(SC chip time),单载波码片传输时间=1/Fc,Fc为单载波码片传输速率,Fc=1760MHz)以内时延扩展下的信道估计要求,不能满足更大的时延需求。
发明内容
本发明实施例提供一种基于序列的信道估计方法及装置,用于解决现有技术不能满足更大时延需求的问题。
本发明实施例第一方面提供一种基于序列的信道估计方法,包括:
发送端生成NT个信道估计训练序列包,其中,每个所述信道估计训练序列包包括:信道估计序列、序列前缀部分和序列后缀部分,每个所述信道估计训练序列的长度为NCE,NCE=2MZ,Z为信道估计训练序列零相关旁瓣长度,M为具有零相关旁瓣长度为Z的序列个数,Tm为待估计信道最大时延扩展,Rs为符号速率,M≥NT,NT为大于1的正整数,所述序列前缀部分和所述序列后缀部分的长度
均为NP,所述序列前缀部分与同一所述信道估计训练序列包中的信道估计序列后NP位相同,所述序列后缀部分与同一所述信道估计训练序列包中的信道估计序列前NP位相同,NP=Z;
发送端的NT根发送天线向接收端发送所述NT个信道估计训练序列包,其中,每根所述发送天线发送一个对应的信道估计训练序列包。
可选地,所述发送端生成NT个信道估计训练序列包,包括:
所述发送端采用序列矩阵中的一行作为一个信道估计训练序列,其中,所述序列矩阵为采用基序列集迭代获取的矩阵,所述序列矩阵为M×M矩阵,所述基序列集每行包括M0个二进制序列,且任意两行的序列相互正交互补,M0为大于或等于2的正整数;
所述发送端根据NT个所述信道估计训练序列,生成所述NT个信道估计训练序列包。
可选地,所述Tm大于或等于72纳秒。当然,Tm也可以小于72纳秒。
本发明实施例第二方面提供一种基于序列的信道估计装置,包括:
生成模块,用于生成NT个信道估计训练序列包,其中,每个所述信道估计训练序列包包括:信道估计序列、序列前缀部分和序列后缀部分,每个所述信道估计训练序列的长度为NCE,NCE=2MZ,Z为信道估计训练序列零相关旁瓣长度,M为具有零相关旁瓣长度为Z的序列个数,Tm为待估计信道最大时延扩展,Rs为符号速率,M≥NT,NT为大于1的正整数,所述序列前缀部分和所述序列后缀部分的长度均为NP,所述序列前缀部分与同一所述信道估计训练序列包中的信道估计序列后NP位相同,所述序列后缀部分与同一所述信道估计训练序列包中的信道估计序列前NP位相同,NP=Z;
发送模块,用于通过NT根发送天线向接收端发送所述NT个信道估计训练序列包,其中,每根所述发送天线发送一个对应的信道估计训练序列包。
可选地,所述生成模块,具体用于采用序列矩阵中的一行作为一个信道估计训练序列,其中,所述序列矩阵为采用基序列集迭代获取的矩阵,所述序列矩阵为M×M
矩阵,所述基序列集每行包括M0个二进制序列,且任意两行的序列相互正交互补,M0为大于或等于2的正整数;根据NT个所述信道估计训练序列,生成所述NT个信道估计训练序列包。
可选地,所述Tm大于或等于72纳秒。
本发明实施例第三方面提供一种基于序列的信道估计装置,包括:存储器、处理器和NT根发送天线;
所述存储器用于存储程序指令,所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令执行下述方法:
生成NT个信道估计训练序列包,其中,每个所述信道估计训练序列包包括:信道估计序列、序列前缀部分和序列后缀部分,每个所述信道估计训练序列的长度为NCE,NCE=2MZ,Z为信道估计训练序列零相关旁瓣长度,M为具有零相关旁瓣长度为Z的序列个数,Tm为待估计信道最大时延扩展,Rs为符号速率,M≥NT,NT为大于1的正整数,所述序列前缀部分和所述序列后缀部分的长度均为NP,所述序列前缀部分与同一所述信道估计训练序列包中的信道估计序列后NP位相同,所述序列后缀部分与同一所述信道估计训练序列包中的信道估计序列前NP位相同,NP=Z;
通过所述NT根发送天线向接收端发送所述NT个信道估计训练序列包,其中,每根所述发送天线发送一个对应的信道估计训练序列包。
可选地,所述处理器,具体用于采用序列矩阵中的一行作为一个信道估计训练序列,其中,所述序列矩阵为采用基序列集迭代获取的矩阵,所述序列矩阵为M×M矩阵,所述基序列集每行包括M0个二进制序列,且任意两行的序列相互正交互补,M0为大于或等于2的正整数;根据NT个所述信道估计训练序列,生成所述NT个信道估计训练序列包。
可选地,所述Tm大于或等于72纳秒。
本发明实施例提供的基于序列的信道估计方法及装置中,发送端生成NT个信道估计训练序列包,进而发送端的NT根发送天线向接收端发送上述NT个信道估计训练序列包,接收端接收到上述NT个信道估计训练序列包后,接收端的每根接收天线均根据上述NT个信道估计训练序列包进行信道估计,获取NT×1条链路信道增益,其中,每个上述信道估计训练序列的长度为NCE,NCE=2MZ,z为信道估计训练序列零相关旁瓣长度,M为具有零相关旁瓣长度为Z的序列个数,Tm为待估计信道最大时延扩展,Rs为符号速率,M≥NT,NT为大于1的正整数,上述序列前缀部分和上述序列后缀部分的长度均为NP,NP=Z,实现了信道估计训练序列的长度只要满足上述条件即可,不再受到时延扩展的限制,可以支持更大的时延需求,也不受天线数量和信道数量的限制,不仅可以支持单天线、单信道,还可以支持多天线、多信道等场景。
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的基于序列的信道估计方法的应用场景示意图;
图2为本发明提供的基于序列的信道估计方法实施例一的流程示意图;
图3为本发明提供的基于序列的信道估计方法实施例一中的信道估计训练序列示意图;
图4为本发明提供的基于序列的信道估计方法实施例二中的信道估计训练序列示意图;
图5为本发明提供的基于序列的信道估计方法实施例三中的信道估计训练序列示意图;
图6为本发明提供的基于序列的信道估计方法实施例四中的信道估计训练序列示意图;
图7为本发明提供的基于序列的信道估计方法实施例五中的信道估计训练序列示意图;
图8为本发明提供的基于序列的信道估计装置实施例一的结构示意图;
图9为本发明提供的基于序列的信道估计装置实施例二的结构示意图;
图10为本发明实施例中发送端和接收端之间传输的包结构示意图。
为了避免符号间干扰对信道估计的不利影响,前后缀符号长度要大于等于信道最大时延扩展。为了满足更大的时延需求,本发明实施例提供的信道估计方法中采用了新的信道估计训练序列,不再受时延扩展的限制。另外,本发明实施例也不再受单天线、单信道的限制,不仅可以支持单天线、单信道,还可以支持多天线、多信道等场景。
图1为本发明提供的基于序列的信道估计方法的应用场景示意图,本发明实施例可以适用于MIMO多信道条件下的信道估计,也可以适用于单信道条件下的信道估计。
图1所示的MIMO***中,包括一个发送端和一个接收端,以发送端和接收端各包括2根天线为例,参加图1,发送端包括:发送天线M-1T和发送天线M-2T,接收端包括:接收天线M-1R和接收天线M-2R。
2个发送天线和2个接收天线之间共存在四条信道,分别为1-1(M-1T和M-1R之间的信道)、1-2(M-1T和M-2R之间的信道)、2-1(M-2T和M-1R之间的信道)和2-2(M-2T和M-2R之间的信道)。
在MIMO***中,一个发送天线发送的信号经信道传输后得到的目标信号可以被所有的接收天线接收到;例如,M-1T发送一源信号,该源信号通过1-1信道传输后得到的目标信号可以被M-1R接收到,通过1-2信道传输后得到的目标信号可以被M-2R接收到。
图2为本发明提供的基于序列的信道估计方法实施例一的流程示意图,图3为本发明提供的基于序列的信道估计方法实施例一中的信道估计训练序列示意图。
如图2所示,该方法包括:
S101、发送端生成NT个信道估计训练序列包。
具体地,发送端具有NT根发送天线,每个天线会发送一个信道估计训练序列包。
其中,参加图3,每个信道估计训练序列包包括:信道估计序列、序列前缀部分和序列后缀部分。
每个上述信道估计训练序列的长度为NCE,NCE=2MZ,Z为信道估计训练序列零相关旁瓣长度,M为具有零相关旁瓣长度为Z的序列个数,Tm为待估计信道最大时延扩展,Rs为符号速率,M≥NT,NT为大于1的正整数,上述序列前缀部分和上述序列后缀部分的长度均为NP,NP=Z。
其中,同一信道估计训练序列包中,序列前缀部分与信道估计序列后NP位相同,
序列后缀部分与信道估计序列前NP位相同,其中,前缀部分主要用于避免码间干扰,后缀部分为了在信道估计时做周期自相关和周期互相关。
上述信道估计训练序列可以满足各种时延扩展、以及单天线、多天线的需求。
其中待估计信道最大时延扩展Tm可以大于或等于72纳秒(ns),当然也可以小于72ns,在此不作限制。
S102、发送端的NT根发送天线向接收端发送上述NT个信道估计训练序列包,其中,每根发送天线发送一个对应的信道估计训练序列包。
S103、接收端接收上述发送端发送的NT个信道估计训练序列包。
具体地,假设接收端具有NR根接收天线,每根接收天线都会接收到NT个信道估计训练序列包,NR也为大于或等于1的正整数。
S104、接收端的每根接收天线均根据上述NT个信道估计训练序列包进行信道估计,获取NT×1条链路信道增益。
可选地,接收端的每根接收天线在接收到上述NT个信道估计训练序列包后,分别通过与这NT个信道估计训练序列相对应的NT个相关器进行相关运算,得到NT×1条链路信道增益,即信道估计结果。
进而,NR根接收天线的完整信道估计结果即为NR×NT信道估计结果。
本实施例中,发送端生成NT个信道估计训练序列包,进而发送端的NT根发送天线向接收端发送上述NT个信道估计训练序列包,接收端接收到上述NT个信道估计训练序列包后,接收端的每根接收天线均根据上述NT个信道估计训练序列包进行信道估计,获取NT×1条链路信道增益,其中,每个上述信道估计训练序列的长度为NCE,NCE=2MZ,z为信道估计训练序列零相关旁瓣长度,M为具有零相关旁瓣长度为Z的序列个数,Tm为待估计信道最大时延扩展,Rs为符号速率,M≥NT,NT为大于1的正整数,上述序列前缀部分和上述序列后缀部分的长度均为NP,NP=Z,实现了信道估计训练序列的长度只要满足上述条件即可,不再受到时延扩展的限制,可以支持更大的时延需求,也不受天线数量和信道数量的限制,不仅可以支持单天线、单信道,还可以支持多天线、多信道等场景。
可选地,上述Tm可以大于或等于72ns,以满足大于或等于72ns的大时延需求。但并不以此为限,也可以支持小时延的需求。
进一步地,上述发送端生成NT个信道估计训练序列包,可以是:发送端采用序列矩阵中的一行作为一个信道估计训练序列,进而发送端根据NT个信道估计训练序
列,生成上述NT个信道估计训练序列包。
其中,序列矩阵为采用基序列集迭代获取的矩阵。该序列矩阵为M×M矩阵,基序列集每行包括M0个二进制序列,且任意两行的序列相互正交互补,M0为大于或等于2的正整数。
其中,
上述实施例中,上述序列矩阵为采用基序列迭代获取的矩阵,具体地,迭代方法为:
将上述基序列集构造为其中{A,B}表示将矩阵A和矩阵B依据前后次序将对应序列级联成为一个长序列作为级联后矩阵的对应序列元素,即其中{Δ(n-1),Δ(n-1)}表示依据前后次序将Δ(n-1)和Δ(n-1)联成为一个长序列作为级联后矩阵的对应序列元素。
进而将上述Δ(n)写成其中每个元素Auv(1≤u,v≤M)的长度为Z,通过Al=(Al,1,Al,2,Al,3…,Al,M,-Al,1,Al,2,-Al,3…,Al,M),1≤l≤M的方式将上述Δ(n)展开,得到零旁瓣长度为Z,序列个数为M,序列长度为2MZ的上述序列矩阵,记为:
上述每个信号估计训练序列可以为其中的一行元素,具体地,NT个信道估计训练序列均不相同,分别为上述序列矩阵中的不同NT行的元素。
现有技术的信道估计训练序列只支持单天线环境,如果应用到多天线环境下必须对多个信道估计训练序列组成的矩阵进行求逆运算,由于本发明实施例提供的上述基序列集满足的特性,在多天线、多信道环境下进行信道估计时,采用本发明实施例提供的上述信道估计训练序列,无需对多个信道估计训练序列组成的矩阵进行求逆运算,计算复杂度大大降低。
需要说明的是,为使802.11ay具有更好的兼容性,本发明实施列以802.11ad标准中提出的3对Golay互补序列为基础,设计适用于802.11ay的信道估计训练序列,具体地,以Golay互补序列为基础构建基序列集,当然并不以802.11ay标准为限,本发明实施例提出的信道估计训练序列适用范围更广。举例说明,信道估计训练序列可以包括下述几种情况:
1、Ga128=[1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 -1 1 1 -1 -1 1 1 1 -1 -1 1 1 1 1 -1 1 -1 1 -1 1 1 -1-1 -1 1 1 1 1 1 1 1 -1 1 -1 -1 1 1 -1 1 1 -1 -1 1 1 1 1 -1 1 -1 1 -1 1 1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1-1 1 -1 1 1 -1 -1 1 1 1 -1 -1 1 1 1 1 -1 1 -1 1 -1 1 1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 -1 1 1 -1 -1 1-1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 -1 1];
2、Gb128=[-1 -1 1 1 1 1 1 1 1 -1 1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 -1 11 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 -1 1 1 -1 -1 1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 -1 1 1 1 -1 -1 -1 -1-1 -1 -1 1 -1 1 1 -1 -1 1 1 1 -1 -1 1 1 1 1 -1 1 -1 1 -1 1 1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 -1 1 1-1 -1 1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 -1 1];
3、Ga64=[-1 -1 1 -1 1 -1 -1 -1 1 1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1 1 -1 1 -1 -1 -1 -1 -1 1 -1 -1 1 11 -1 -1 1 -1 1 -1 -1 -1 1 1 -1 1 1 -1 -1 -1 1 1 -1 1 -1 1 1 1 1 1 -1 1 1 -1 -1 -1];
4、Gb64=[1 1 -1 1 -1 1 1 1 -1 -1 1 -1 -1 1 1 1 1 1 -1 1 -1 1 1 1 1 1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1 -1
1 -1 1 -1 -1 -1 1 1 -1 1 1 -1 -1 -1 1 1 -1 1 -1 1 1 1 1 1 -1 1 1 -1 -1 -1];
5、Ga32=[1 1 1 1 1 -1 1 -1 -1 -1 1 1 1 -1 -1 1 1 1 -1 -1 1 -1 -1 1 -1 -1 -1 -1 1 -1 1 -1];
6、Gb32=[-1 -1 -1 -1 -1 1 -1 1 1 1 -1 -1 -1 1 1 -1 1 1 -1 -1 1 -1 -1 1 -1 -1 -1 -1 1 -1 1-1];
但是并不以上述6种序列为限,还可以补充以下几种,记为:
7、Gc128=[1 -1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 1 -1 -1 1 1 -1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -11 1 -1 1 1 -1 1 -1 1 -1 1 1 1 1 -1 -1 1 1 1 -1 -1 1 1 -1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 -1 -1 1 -1 1-1 1 -1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 1 -1 -1 1 1 -1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 -1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 -1 -1 -11 1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 1 -1 1 1 1 1 1 1 1 -1 -1];
8、Gd128=[-1 1 1 -1 1 -1 1 -1 1 1 1 1 -1 -1 1 1 -1 1 1 -1 -1 1 -1 1 1 1 1 1 1 1 -1 -1 1 -1-1 1 -1 1 -1 1 -1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 1 -1 1 1 1 1 1 1 1 -1 -1 1 -1 -1 1 -1 1 -1 1 -1-1 -1 -1 1 1 -1 -1 1 -1 -1 1 1 -1 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 -1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 -1 -1 -1 1 1 -1-1 -1 1 1 -1 -1 1 -1 1 1 1 1 1 1 1 -1 -1];
9、Gc64=[-1 -1 -1 1 1 -1 1 1 1 1 1 -1 1 -1 1 1 -1 -1 -1 1 1 -1 1 1 -1 -1 -1 1 -1 1 -1 -1 -1-1 -1 1 1 -1 1 1 1 1 1 -1 1 -1 1 1 1 1 1 -1 -1 1 -1 -1 1 1 1 -1 1 -1 1 1];
10、Gd64=[1 1 1 -1 -1 1 -1 -1 -1 -1 -1 1 -1 1 -1 -1 1 1 1 -1 -1 1 -1 -1 1 1 1 -1 1 -1 1 1-1 -1 -1 1 1 -1 1 1 1 1 1 -1 1 -1 1 1 1 1 1 -1 -1 1 -1 -1 1 1 1 -1 1 -1 1 1];
11、Gc32=[1 -1 1 -1 1 1 1 1 -1 1 1 -1 1 1 -1 -1 1 -1 -1 1 1 1 -1 -1 -1 1 -1 1 1 1 1 1];
12、Gd32=[-1 1 -1 1 -1 -1 -1 -1 1 -1 -1 1 -1 -1 1 1 1 -1 -1 1 1 1 -1 -1 -1 1 -1 1 1 1 1 1];
下面以不同的应用场景进行举例说明,但并不以这些示例为限:
(1)设待估计信道的Tm=72ns,Rs=1.76吉字节(Gbps),MIMO天线数NT=2,即待估计信道为天线2×2MIMO信道,信道绑定(Channel Bonding,简称CB)=1,其中:
信道估计训练序列零相关区长度Z、循环前后缀长度Np为:
在M=2,Z=128的基础上,根据基序列集构造过程中n需要满足的条件可以得到:2nM0=2,进而n=0(M0≥2);2nL0=Z,进而L0=128。
那么零旁瓣长度为Z=128,序列个数为M=2,序列长度为2MZ=512的上述序列
矩阵为:
从序列矩阵中选择一行作为信道估计训练序列,添加上NP位的序列前缀部分和序列后缀部分后生成信道估计训练序列包,由一根发送天线进行发送。
图4为本发明提供的基于序列的信道估计方法实施例二中的信道估计训练序列示意图,本示例中有2根发送天线,如图4所示为根据上述序列矩阵得到的2个信道估计训练序列包,分别由这2根发送天线发送,其中A11、A12、A21、A22分别表示(后续所有示例均参照这种表示方式)。可以看出,其中,128位的序列前缀部分与同一信道估计训练序列包中的信道估计序列后128位相同,序列后缀部分与同一信道估计训练序列包中的信道估计序列前128位相同。
(2)设待估计信道的Tm=72ns,Rs=1.76Gbps,MIMO天线数NT=4,即待估计信道为天线4×4MIMO信道,CB=1,其中:
信道估计训练序列零相关区长度Z、循环前后缀长度Np为:
在M=4,Z=128的基础上,根据基序列集构造过程中n需要满足的条件可以得到:2nM0=4,进而n=1(M0≥2);2nL0=Z,进而L0=64。
基序列集按照迭代次数n以及前述迭代方法迭代后为:
那么零旁瓣长度为Z=128,序列个数为M=4,序列长度为2MZ=1024的上述序列矩阵为:
从序列矩阵中选择一行作为信道估计训练序列,添加上序列前缀部分和序列后缀部分后生成信道估计训练序列包,由一根发送天线进行发送。
图5为本发明提供的基于序列的信道估计方法实施例三中的信道估计训练序列示意图,本示例中有4根发送天线,如图5所示为根据上述序列矩阵得到的4个信道估计训练序列包,分别由这4根发送天线发送,。可以看出,其中,128位序列前缀部分与同一信道估计训练序列包中的信道估计序列后128位相同,128位序列后缀部分与同一信道估计训练序列包中的信道估计序列前128位相同。
(3)设待估计信道的Tm=72ns,Rs=1.76Gbps,MIMO天线数NT=8,即待估计信道为天线8×8MIMO信道,CB=1,其中:
信道估计训练序列零相关区长度Z、循环前后缀长度Np为:
在M=8,Z=128的基础上,根据基序列集构造过程中n需要满足的条件可以得到:2nM0=8,进而n=2(M0≥2);2nL0=Z,进而L0=32。
基序列集按照迭代次数n以及前述迭代方法迭代后为:
那么零旁瓣长度为Z=128,序列个数为M=8,序列长度为2MZ=2048的上述序列矩阵为:
从序列矩阵中选择一行作为信道估计训练序列,添加上序列前缀部分和序列后缀部分后生成信道估计训练序列包,由一根发送天线进行发送。
图6为本发明提供的基于序列的信道估计方法实施例四中的信道估计训练序列示意图,本示例中有8根发送天线,如图6所示为根据上述序列矩阵得到的8个信道估计训练序列包,分别由这8根发送天线发送。可以看出,其中,128位序列前缀部分与同一信道估计训练序列包中的信道估计序列后128位相同,128位序列后缀部分与同一信道估计训练序列包中的信道估计序列前128位相同。
(4)设待估计信道的Tm=72ns,Rs=3.52Gbps,MIMO天线数NT=1,即待估计信道为天线1×1SISO信道,CB=2,其中:
信道估计训练序列零相关区长度Z、循环前后缀长度Np为:
在M=2,Z=256的基础上,根据基序列集构造过程中n需要满足的条件可以得到:2nM0=2,进而n=0(M0≥2);2nL0=Z,进而L0=256。
n=0,不进行迭代,得到零旁瓣长度为Z=256,序列个数为M=2,序列长度为2MZ=1024的上述序列矩阵为:
从序列矩阵中选择一行作为信道估计训练序列,添加上序列前缀部分和序列后缀部分后生成信道估计训练序列包,由一根发送天线进行发送。
图7为本发明提供的基于序列的信道估计方法实施例五中的信道估计训练序列示意图,本示例中只有1根发送天线,可以再上述序列矩阵中任选一行作为信道估计训练序列,进一步地得到信道估计训练序列包,由这1根发送天线发送。可以看出,其中,256位序列前缀部分与同一信道估计训练序列包中的信道估计序列后256位相同,256位序列后缀部分与同一信道估计训练序列包中的信道估计序列前256位相同。
(5)设待估计信道的Tm=72ns,Rs=3.52Gbps,MIMO天线数NT=2,即待估计信道为天线2×2MIMO信道,CB=2,其中:
信道估计训练序列零相关区长度Z、循环前后缀长度Np为:
在M=2,Z=256的基础上,根据基序列集构造过程中n需要满足的条件可以得到:2nM0=2,进而n=0(M0≥2);2nL0=Z,进而L0=256。
n=0,不进行迭代,得到零旁瓣长度为Z=256,序列个数为M=2,序列长度为2MZ=1024的上述序列矩阵为:
从序列矩阵中选择一行作为信道估计训练序列,添加上256位序列前缀部分和256位序列后缀部分后生成信道估计训练序列包,由一根发送天线进行发送。
本示例中有2根发送天线,得到的2个信道估计训练序列包可以参加图4,在此不再赘述。
(6)设待估计信道的Tm=72ns,Rs=3.52Gbps,MIMO天线数NT=4,即待估计信道为天线4×4MIMO信道,CB=2,其中:
信道估计训练序列零相关区长度Z、循环前后缀长度Np为:
在M=4,Z=256的基础上,根据基序列集构造过程中n需要满足的条件可以得到:2nM0=4,进而n=1(M0≥2);2nL0=Z,进而L0=128。
基序列集按照迭代次数n以及前述迭代方法迭代后为:
那么零旁瓣长度为Z=256,序列个数为M=4,序列长度为2MZ=2048的上述序列矩阵为:
从序列矩阵中选择一行作为信道估计训练序列,添加上256位序列前缀部分和256位序列后缀部分后生成信道估计训练序列包,由一根发送天线进行发送。
本示例中有4根发送天线,得到的4个信道估计训练序列包可以参加图5,在此不再赘述。
(7)设待估计信道的Tm=72ns,Rs=3.52Gbps,MIMO天线数NT=8,即待估计信道为天线8×8MIMO信道,CB=2,其中:
信道估计训练序列零相关区长度Z、循环前后缀长度Np为:
在M=8,Z=256的基础上,根据基序列集构造过程中n需要满足的条件可以得到:2nM0=8,进而n=2(M0≥2);2nL0=Z,进而L0=64。
基序列集按照迭代次数n以及前述迭代方法迭代后为:
那么零旁瓣长度为Z=256,序列个数为M=8,序列长度为2MZ=4096的上述序列矩阵为:
从序列矩阵中选择一行作为信道估计训练序列,添加上256位序列前缀部分和256位序列后缀部分后生成信道估计训练序列包,由一根发送天线进行发送。
具体地,本示例中有8根发送天线,得到的8个信道估计训练序列包可以参加图6,在此不再赘述。
(8)设待估计信道的Tm=72ns,Rs=5.28Gbps或7.04Gbps,MIMO天线数NT=1,即待估计信道为天线1×1SISO信道,CB=3或4,其中:
信道估计训练序列零相关区长度Z、循环前后缀长度Np为:
在M=2,Z=512的基础上,根据基序列集构造过程中n需要满足的条件可以得到:2nM0=2,进而n=0(M0≥2);2nL0=Z,进而L0=512。
n=0,不进行迭代,得到零旁瓣长度为Z=512,序列个数为M=2,序列长度为2MZ=2048的上述序列矩阵为:
从序列矩阵中选择一行作为信道估计训练序列,添加上512位序列前缀部分和512位序列后缀部分后生成信道估计训练序列包,由一根发送天线进行发送。
具体地,本示例中只有1根发送天线,可以在上述序列矩阵中任选一行作为信道估计训练序列,具体可参见图7,在此不再赘述。
(9)设待估计信道的Tm=72ns,Rs=5.28Gbps或7.04Gbps,MIMO天线数NT=2,即待估计信道为天线2×2MIMO信道,CB=3或4,其中:
信道估计训练序列零相关区长度Z、循环前后缀长度Np为:
在M=2,Z=512的基础上,根据基序列集构造过程中n需要满足的条件可以得到:2nM0=2,进而n=0(M0≥2);2nL0=Z,进而L0=512。
n=0,不进行迭代,得到零旁瓣长度为Z=512,序列个数为M=2,序列长度为2MZ=2048的上述序列矩阵为:
从序列矩阵中选择一行作为信道估计训练序列,添加上512位序列前缀部分和512位序列后缀部分后生成信道估计训练序列包,由一根发送天线进行发送。
具体地,本示例中有2根发送天线,得到的2个信道估计训练序列包可以参加图4,在此不再赘述。
(10)设待估计信道的Tm=72ns,Rs=5.28Gbps或7.04Gbps,MIMO天线数NT=4,即待估计信道为天线4×4MIMO信道,CB=3或4,其中:
信道估计训练序列零相关区长度Z、循环前后缀长度Np为:
在M=4,Z=512的基础上,根据基序列集构造过程中n需要满足的条件可以得到:2nM0=4,进而n=1(M0≥2);2nL0=Z,进而L0=256。
基序列集按照迭代次数n以及前述迭代方法迭代后为:
那么零旁瓣长度为Z=256,序列个数为M=4,序列长度为2MZ=4096的上述序列矩阵为:
具体地,从序列矩阵中选择一行作为信道估计训练序列,添加上512位序列前缀部分和512位序列后缀部分后生成信道估计训练序列包,由一根发送天线进行发送。
本示例中有4根发送天线,得到的4个信道估计训练序列包可以参加图5,在此不再赘述。
(11)设待估计信道的Tm=72ns,Rs=5.28Gbps或7.04Gbps,MIMO天线数NT=8,即待估计信道为天线8×8MIMO信道,CB=3或4,其中:
信道估计训练序列零相关区长度Z、循环前后缀长度Np为:
在M=8,Z=512的基础上,根据基序列集构造过程中n需要满足的条件可以得到:2nM0=8,进而n=2(M0≥2);2nL0=Z,进而L0=128。
基序列集按照迭代次数n以及前述迭代方法迭代后为:
那么零旁瓣长度为Z=512,序列个数为M=8,序列长度为2MZ=8192的上述序列矩阵为:
从序列矩阵中选择一行作为信道估计训练序列,添加上512位序列前缀部分和512位序列后缀部分后生成信道估计训练序列包,由一根发送天线进行发送。
本示例中有8根发送天线,得到的8个信道估计训练序列包可以参加图6,在此不再赘述。
(12)设待估计信道的Tm=300ns,Rs=1.76Gbps,MIMO天线数NT=1,即待估计信道为天线1×1SISO信道,CB=1,其中:
信道估计训练序列零相关区长度Z、循环前后缀长度Np为:
在M=2,Z=512的基础上,根据基序列集构造过程中n需要满足的条件可以得到:2nM0=2,进而n=0(M0≥2);2nL0=Z,进而L0=512。
n=0,不进行迭代,得到零旁瓣长度为Z=512,序列个数为M=2,序列长度为2MZ=2048的上述序列矩阵为:
从序列矩阵中选择一行作为信道估计训练序列,添加上512位序列前缀部分和512位序列后缀部分后生成信道估计训练序列包,由一根发送天线进行发送。
本示例中只有1根发送天线,可以再上述序列矩阵中任选一行作为信道估计训练序列,具体可参见图7,在此不再赘述。
(13)设待估计信道的Tm=300ns,Rs=1.76Gbps,MIMO天线数NT=2,即待估计信道为天线2×2MIMO信道,CB=1,其中:
信道估计训练序列零相关区长度Z、循环前后缀长度Np为:
在M=2,Z=512的基础上,根据基序列集构造过程中n需要满足的条件可以得到:2nM0=2,进而n=0(M0≥2);2nL0=Z,进而L0=512。
n=0,不进行迭代,得到零旁瓣长度为Z=512,序列个数为M=2,序列长度为2MZ=2048的上述序列矩阵为:
从序列矩阵中选择一行作为信道估计训练序列,添加上512位序列前缀部分和512位序列后缀部分后生成信道估计训练序列包,由一根发送天线进行发送。
本示例中有2根发送天线,得到的2个信道估计训练序列包可以参加图4,在此不再赘述。
(14)设待估计信道的Tm=300ns,Rs=1.76Gbps,MIMO天线数NT=4,即待估计信道为天线4×4MIMO信道,CB=1,其中:
信道估计训练序列零相关区长度Z、循环前后缀长度Np为:
在M=4,Z=512的基础上,根据基序列集构造过程中n需要满足的条件可以得到:2nM0=4,进而n=1(M0≥2);2nL0=Z,进而L0=256。
基序列集按照迭代次数n以及前述迭代方法迭代后为:
那么零旁瓣长度为Z=256,序列个数为M=4,序列长度为2MZ=2048的上述序列矩阵为:
从序列矩阵中选择一行作为信道估计训练序列,添加上512位序列前缀部分和512位序列后缀部分后生成信道估计训练序列包,由一根发送天线进行发送。
本示例中有4根发送天线,得到的4个信道估计训练序列包可以参加图5,在此不再赘述。
(15)设待估计信道的Tm=300ns,Rs=1.76Gbps,MIMO天线数NT=8,即待估计信道为天线8×8MIMO信道,CB=1,其中:
信道估计训练序列零相关区长度Z、循环前后缀长度Np为:
在M=8,Z=512的基础上,根据基序列集构造过程中n需要满足的条件可以得到:2nM0=8,进而n=2(M0≥2);2nL0=Z,进而L0=128。
基序列集按照迭代次数n以及前述迭代方法迭代后为:
那么零旁瓣长度为Z=512,序列个数为M=8,序列长度为2MZ=8192的上述序列矩阵为:
从序列矩阵中选择一行作为信道估计训练序列,添加上512位序列前缀部分和512位序列后缀部分后生成信道估计训练序列包,由一根发送天线进行发送。
本示例中有8根发送天线,得到的8个信道估计训练序列包可以参加图6,在此不再赘述。
(16)设待估计信道的Tm=300ns,Rs=3.52Gbps,MIMO天线数NT=1,即待估计信道为天线1×1SISO信道,CB=2,其中:
信道估计训练序列零相关区长度Z、循环前后缀长度Np为:
在M=2,Z=1024的基础上,根据基序列集构造过程中n需要满足的条件可以得到:2nM0=2,进而n=0(M0≥2);2nL0=Z,进而L0=1024。
n=0,不进行迭代,得到零旁瓣长度为Z=1024,序列个数为M=2,序列长度为2MZ=4096的上述序列矩阵为:
从序列矩阵中选择一行作为信道估计训练序列,添加上1024位序列前缀部分和1024位序列后缀部分后生成信道估计训练序列包,由一根发送天线进行发送。
具体地,本示例中只有1根发送天线,可以再上述序列矩阵中任选一行作为信道估计训练序列,具体可参见图7,在此不再赘述。
(17)设待估计信道的Tm=300ns,Rs=3.52Gbps,MIMO天线数NT=2,即待估计信道为天线2×2MIMO信道,CB=2,其中:
信道估计训练序列零相关区长度Z、循环前后缀长度Np为:
在M=2,Z=1024的基础上,根据基序列集构造过程中n需要满足的条件可以得到:2nM0=2,进而n=0(M0≥2);2nL0=Z,进而L0=1024。
n=0,不进行迭代,得到零旁瓣长度为Z=1024,序列个数为M=2,序列长度为2MZ=4096的上述序列矩阵为:
从序列矩阵中选择一行作为信道估计训练序列,添加上1024位序列前缀部分和1024位序列后缀部分后生成信道估计训练序列包,由一根发送天线进行发送。
本示例中有2根发送天线,得到的2个信道估计训练序列包可以参加图4,在此不再赘述。
(18)设待估计信道的Tm=300ns,Rs=3.52Gbps,MIMO天线数NT=4,即待估计信道为天线4×4MIMO信道,CB=2,其中:
信道估计训练序列零相关区长度Z、循环前后缀长度Np为:
在M=4,Z=1024的基础上,根据基序列集构造过程中n需要满足的条件可以得到:2nM0=4,进而n=1(M0≥2);2nL0=Z,进而L0=512。
基序列集按照迭代次数n以及前述迭代方法迭代后为:
那么零旁瓣长度为Z=1024,序列个数为M=4,序列长度为2MZ=8192的上述序列矩阵为:
从序列矩阵中选择一行作为信道估计训练序列,添加上1024位序列前缀部分和1024位序列后缀部分后生成信道估计训练序列包,由一根发送天线进行发送。
本示例中有4根发送天线,得到的4个信道估计训练序列包可以参加图5,在此不再赘述。
(19)设待估计信道的Tm=300ns,Rs=3.52Gbps,MIMO天线数NT=8,即待估计信道为天线8×8MIMO信道,CB=2,其中:
信道估计训练序列零相关区长度Z、循环前后缀长度Np为:
在M=8,Z=1024的基础上,根据基序列集构造过程中n需要满足的条件可以得到:2nM0=8,进而n=2(M0≥2);2nL0=Z,进而L0=256。
基序列集按照迭代次数n以及前述迭代方法迭代后为:
那么零旁瓣长度为Z=1024,序列个数为M=8,序列长度为2MZ=16384的上述序列矩阵为:
从序列矩阵中选择一行作为信道估计训练序列,添加上1024位序列前缀部分和1024位序列后缀部分后生成信道估计训练序列包,由一根发送天线进行发送。
本示例中有8根发送天线,得到的8个信道估计训练序列包可以参加图6,在此不再赘述。
(20)设待估计信道的Tm=300ns,Rs=5.28Gbps或7.04Gbps,MIMO天线数NT=1,即待估计信道为天线1×1SISO信道,CB=3或4,其中:
信道估计训练序列零相关区长度Z、循环前后缀长度Np为:
在M=2,Z=2048的基础上,根据基序列集构造过程中n需要满足的条件可以得到:2nM0=2,进而n=0(M0≥2);2nL0=Z,进而L0=2048。
n=0,不进行迭代,得到零旁瓣长度为Z=2048,序列个数为M=2,序列长度为2MZ=8192的上述序列矩阵为:
从序列矩阵中选择一行作为信道估计训练序列,添加上2048位序列前缀部分和2048位序列后缀部分后生成信道估计训练序列包,由一根发送天线进行发送。
本示例中只有1根发送天线,可以再上述序列矩阵中任选一行作为信道估计训练序列,具体可参见图7,在此不再赘述。
(21)设待估计信道的Tm=300ns,Rs=5.28Gbps或7.04Gbps,MIMO天线数NT=2,即待估计信道为天线2×2MIMO信道,CB=3或4,其中:
信道估计训练序列零相关区长度Z、循环前后缀长度Np为:
在M=2,Z=2048的基础上,根据基序列集构造过程中n需要满足的条件可以得到:2nM0=2,进而n=0(M0≥2);2nL0=Z,进而L0=2048。
n=0,不进行迭代,得到零旁瓣长度为Z=2048,序列个数为M=2,序列长度为2MZ=8192的上述序列矩阵为:
从序列矩阵中选择一行作为信道估计训练序列,添加上2048位序列前缀部分和2048位序列后缀部分后生成信道估计训练序列包,由一根发送天线进行发送。
本示例中有2根发送天线,得到的2个信道估计训练序列包可以参加图4,在此
不再赘述。
(22)设待估计信道的Tm=300ns,Rs=5.28Gbps或7.04Gbps,MIMO天线数NT=4,即待估计信道为天线4×4MIMO信道,CB=3或4,其中:
信道估计训练序列零相关区长度Z、循环前后缀长度Np为:
在M=4,Z=2048的基础上,根据基序列集构造过程中n需要满足的条件可以得到:2nM0=4,进而n=1(M0≥2);2nL0=Z,进而L0=1024。
基序列集按照迭代次数n以及前述迭代方法迭代后为:
那么零旁瓣长度为Z=2048,序列个数为M=4,序列长度为2MZ=16384的上述序列矩阵为:
从序列矩阵中选择一行作为信道估计训练序列,添加上2048位序列前缀部分和2048位序列后缀部分后生成信道估计训练序列包,由一根发送天线进行发送。
本示例中有4根发送天线,得到的4个信道估计训练序列包可以参加图5,在此不再赘述。
(23)设待估计信道的Tm=300ns,Rs=5.28Gbps或7.04Gbps,MIMO天线数NT=8,即待估计信道为天线8×8MIMO信道,CB=3或4,其中:
信道估计训练序列零相关区长度Z、循环前后缀长度Np为:
在M=8,Z=2048的基础上,根据基序列集构造过程中n需要满足的条件可以得到:2nM0=8,进而n=2(M0≥2);2nL0=Z,进而L0=512。
基序列集按照迭代次数n以及前述迭代方法迭代后为:
那么零旁瓣长度为Z=2048,序列个数为M=8,序列长度为2MZ=32768的上述序列矩阵为:
从序列矩阵中选择一行作为信道估计训练序列,添加上2048位序列前缀部分和2048位序列后缀部分后生成信道估计训练序列包,由一根发送天线进行发送。
本示例中有8根发送天线,得到的8个信道估计训练序列包可以参加图6,在此不再赘述。
图8为本发明提供的基于序列的信道估计装置实施例一的结构示意图,该装置可以集成于前述发送端设备,如图8所示,该装置可以包括:生成模块801和发送模块802,其中,发送模块802可以利用该装置的NT跟发送天线发送信号。具体地:
生成模块801,用于生成NT个信道估计训练序列包,其中,每个所述信道估计训
练序列包包括:信道估计序列、序列前缀部分和序列后缀部分,每个所述信道估计训练序列的长度为NCE,NCE=2MZ,Z为信道估计训练序列零相关旁瓣长度,M为具有零相关旁瓣长度为Z的序列个数,Tm为待估计信道最大时延扩展,Rs为符号速率,M≥NT,NT为大于1的正整数,所述序列前缀部分和所述序列后缀部分的长度均为NP,所述序列前缀部分与同一所述信道估计训练序列包中的信道估计序列后NP位相同,所述序列后缀部分与同一所述信道估计训练序列包中的信道估计序列前NP位相同,NP=Z。
发送模块802,用于通过NT根发送天线向接收端发送所述NT个信道估计训练序列包,其中,每根所述发送天线发送一个对应的信道估计训练序列包。
本实施例中,生成NT个信道估计训练序列包,进而通过NT根发送天线向接收端发送上述NT个信道估计训练序列包,接收端接收到上述NT个信道估计训练序列包后,接收端的每根接收天线均根据上述NT个信道估计训练序列包进行信道估计,获取NT×1条链路信道增益,其中,每个上述信道估计训练序列的长度为NCE,NCE=2MZ,z为信道估计训练序列零相关旁瓣长度,M为具有零相关旁瓣长度为Z的序列个数,Tm为待估计信道最大时延扩展,Rs为符号速率,M≥NT,NT为大于1的正整数,上述序列前缀部分和上述序列后缀部分的长度均为NP,NP=Z,实现了信道估计训练序列的长度只要满足上述条件即可,不再受到时延扩展的限制,可以支持更大的时延需求,也不受天线数量和信道数量的限制,不仅可以支持单天线、单信道,还可以支持多天线、多信道等场景。
在上述实施例的基础上,生成模块801,具体用于采用序列矩阵中的一行作为一个信道估计训练序列,其中,所述序列矩阵为采用基序列集迭代获取的矩阵,所述序列矩阵为M×M矩阵,所述基序列集每行包括M0个二进制序列,且任意两行的序列相互正交互补,M0为大于或等于2的正整数;根据NT个所述信道估计训练序列,生成所述NT个信道估计训练序列包。
可选地,所述Tm大于或等于72纳秒。当然并不以此为限。
该装置用于执行前述方法实施例,其实现原理和技术效果与前述方法实施例类似,在此不再赘述。
图9为本发明提供的基于序列的信道估计装置实施例二的结构示意图,该装置可以集成于前述发送端设备,如图9所示,该装置可以包括:存储器901、处理器902和NT根发送天线903(图9中发送天线的框图表示NT根发送天线),其中,存储器901、处理器902和NT根发送天线903可以通过总线904耦合在一起,但并不以此为限。其中,总线904除包括数据总线之外,还可以包括电源总线、控制总线和状态信号总线等,在本实施例中统称为总线。
存储器901用于存储程序指令。
处理器902用于调用所述存储器901中的程序指令执行下述方法:
生成NT个信道估计训练序列包,其中,每个所述信道估计训练序列包包括:信道估计序列、序列前缀部分和序列后缀部分,每个所述信道估计训练序列的长度为NCE,NCE=2MZ,Z为信道估计训练序列零相关旁瓣长度,M为具有零相关旁瓣长度为Z的序列个数,Tm为待估计信道最大时延扩展,Rs为符号速率,M≥NT,NT为大于1的正整数,所述序列前缀部分和所述序列后缀部分的长度均为NP,所述序列前缀部分与同一所述信道估计训练序列包中的信道估计序列后NP位相同,所述序列后缀部分与同一所述信道估计训练序列包中的信道估计序列前NP位相同,NP=Z;
通过所述NT根发送天线903向接收端发送所述NT个信道估计训练序列包,其中,每根所述发送天线发送一个对应的信道估计训练序列包。
本实施例中,生成NT个信道估计训练序列包,进而通过NT根发送天线向接收端发送上述NT个信道估计训练序列包,接收端接收到上述NT个信道估计训练序列包后,接收端的每根接收天线均根据上述NT个信道估计训练序列包进行信道估计,获取NT×1条链路信道增益,其中,每个上述信道估计训练序列的长度为NCE,NCE=2MZ,Z为信道估计训练序列零相关旁瓣长度,M为具有零相关旁瓣长度为Z的序列个数,Tm为待估计信道最大时延扩展,Rs为符号速率,M≥NT,NT为大于1的正整数,上述序列前缀部分和上述序列后缀部分的长度均为NP,NP=Z,实现了信道估计训练序列的长度只要满足上述条件即可,不再受到时延扩展的限制,可以支持更大的时延需求,也不受天线数量和信道数量的限制,不仅可以支持单天线、单信道,还可以支持多天线、多信道等场景。
可选地,处理器902,具体用于采用序列矩阵中的一行作为一个信道估计训练序列,其中,所述序列矩阵为采用基序列集迭代获取的矩阵,所述序列矩阵为M×M矩阵,所述基序列集每行包括M0个二进制序列,且任意两行的序列相互正交互补,M0
为大于或等于2的正整数;根据NT个所述信道估计训练序列,生成所述NT个信道估计训练序列包。
可选地,所述Tm大于或等于72纳秒。当然也可以小于72ns,在此不作限制。
该装置用于执行前述方法实施例,其实现原理和技术效果与前述方法实施例类似,在此不再赘述。
本发明实施例提供的信道估计训练序列能用在时域进行信道估计,满足MIMOCB的要求,也符合波束跟踪(Beamtracking)的要求。
在图3所述实施例的基础上,接收端接收发送端发送的NT个信道估计训练序列包后,接收端还可以采用NT个信道估计训练序列包中的NT个信道估计训练序列进行波束跟踪。
图10为本发明实施例中发送端和接收端之间传输的包结构示意图。
可选地,信道估计训练序列携带在图10所示包结构中,具体地,如图10所示,包结构包括:“定向多千兆短训练字段(DMG Short Training field,简称L-STF)”、“定向多千兆信道估计(DMG Channel Estimation,简称L-CE)字段”、“定向多千兆头(DMG Header,简称L-Header)”字段、“增强定向多千兆头-A(Enhanced Directional Multi-Gigabit-A,简称EDMG Header-A)”字段、“EDMG-CE”字段、“其他字段”(可以作为保留位)、“数据(data)”字段、“AGC”字段、以及“训练序列(Training sequences,简称TRN)”字段。
可选地,信道估计训练序列携带在图10所示包结构的TRN字段或者EDMG-CE字段中,在此不作限制。
具体地,发送端具有NT根发送天线,每个天线会发送一个如图10所示的包结构,该包结构中“TRN”字段/“EDMG-CE”字段携带一个信道估计训练序列。
以“TRN”字段中携带一个信道估计训练序列为例:
如图4所示的两个信道估计训练序列,分别携带在两个包的“TRN”字段,即第一根天线发的包中“TRN”字段携带一个信道估计训练序列、第二根天线发的包中“TRN”字段携带另一个信道估计训练序列;又如图5所示的4个信道估计训练序列,分别携带在4个包的“TRN”字段,以此类推,其他不一一赘述。如果由EDMG-CE字段携带,其携带方式类似。
在本发明所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单
元或组件可以结合或者可以集成到另一个***,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)或处理器(英文:processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(英文:Read-Only Memory,简称:ROM)、随机存取存储器(英文:Random Access Memory,简称:RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (8)
- 一种基于序列的信道估计方法,其特征在于,包括:发送端生成NT个信道估计训练序列包,其中,每个所述信道估计训练序列包包括:信道估计序列、序列前缀部分和序列后缀部分,每个所述信道估计训练序列的长度为NCE,NCE=2MZ,Z为信道估计训练序列零相关旁瓣长度,M为具有零相关旁瓣长度为Z的序列个数,Tm为待估计信道最大时延扩展,Rs为符号速率,M≥NT,NT为大于1的正整数,所述序列前缀部分和所述序列后缀部分的长度均为NP,所述序列前缀部分与同一所述信道估计训练序列包中的信道估计序列后NP位相同,所述序列后缀部分与同一所述信道估计训练序列包中的信道估计序列前NP位相同,NP=Z;发送端的NT根发送天线向接收端发送所述NT个信道估计训练序列包,其中,每根所述发送天线发送一个对应的信道估计训练序列包。
- 根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述发送端生成NT个信道估计训练序列包,包括:所述发送端采用序列矩阵中的一行作为一个信道估计训练序列,其中,所述序列矩阵为采用基序列集迭代获取的矩阵,所述序列矩阵为M×M矩阵,所述基序列集每行包括M0个二进制序列,且任意两行的序列相互正交互补,M0为大于或等于2的正整数;所述发送端根据NT个所述信道估计训练序列,生成所述NT个信道估计训练序列包。
- 根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述Tm大于或等于72纳秒。
- 一种基于序列的信道估计装置,其特征在于,包括:存储器、处理器和NT根发送天线;所述存储器用于存储程序指令,所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令执行下述方法:生成NT个信道估计训练序列包,其中,每个所述信道估计训练序列包包括:信 道估计序列、序列前缀部分和序列后缀部分,每个所述信道估计训练序列的长度为NCE,NCE=2MZ,Z为信道估计训练序列零相关旁瓣长度,M为具有零相关旁瓣长度为Z的序列个数,Tm为待估计信道最大时延扩展,Rs为符号速率,M≥NT,NT为大于1的正整数,所述序列前缀部分和所述序列后缀部分的长度均为NP,所述序列前缀部分与同一所述信道估计训练序列包中的信道估计序列后NP位相同,所述序列后缀部分与同一所述信道估计训练序列包中的信道估计序列前NP位相同,NP=Z;通过所述NT根发送天线向接收端发送所述NT个信道估计训练序列包,其中,每根所述发送天线发送一个对应的信道估计训练序列包。
- 根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述处理器,具体用于采用序列矩阵中的一行作为一个信道估计训练序列,其中,所述序列矩阵为采用基序列集迭代获取的矩阵,所述序列矩阵为M×M矩阵,所述基序列集每行包括M0个二进制序列,且任意两行的序列相互正交互补,M0为大于或等于2的正整数;根据NT个所述信道估计训练序列,生成所述NT个信道估计训练序列包。
- 根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述Tm大于或等于72纳秒。
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